Continuous-Time Markov Decision Processes
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Beschreibung
Continuous-time Markov decision processes (MDPs), also known as controlled Markov chains, are used for modeling decision-making problems that arise in operations research (for instance, inventory, manufacturing, and queueing systems), computer science, communications engineering, control of populations (such as fisheries and epidemics), and management science, among many other fields. This volume provides a unified, systematic, self-contained presentation of recent developments on the theory and applications of continuous-time MDPs. The MDPs in this volume include most of the cases that arise in applications, because they allow unbounded transition and reward/cost rates. Much of the material appears for the first time in book form.
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Über den Autor
Onésimo Hernández-Lerma received the Science and Arts National Award from the Government of MEXICO in 2001, an honorary doctorate from the University of Sonora in 2003, and the Scopus Prize from Elsevier in 2008. Xianping Guo received the He-Pan-Qing-Yi B
- hardcover
- 352 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Kartoniert
- 178 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- paperback
- 224 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 377 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- hardcover
- 702 Seiten
- Erschienen 1998
- Pearson
- hardcover
- 333 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebunden
- 232 Seiten
- Erschienen 2020
- The MIT Press
- Gebunden
- 410 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- paperback
- 182 Seiten
- Erschienen 2018
- Meghan-Kiffer Press
- Kartoniert
- 520 Seiten
- Erschienen 2003
- Springer
- Gebunden
- 1157 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer
- Hardcover -
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 332 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer




